How to maximize privacy settings on your Facebook profile
作为军人及其家人，在使用 FB 时对操作安全 (OPSEC) 保持警惕比以往任何时候都更加重要。
Facial Recognition Technology: Federal Agencies' Use and Related Privacy Protections
GAO 的发现2021 年 8 月，GAO 报告了其关于面部识别技术 (FRT) 活动的调查结果，发现 24 个机构中有 18 个报告称将 FRT 用于一种或多种目的，其中数字访问和国内执法是最常见的。例如，两个机构报告测试 FRT 来验证访问政府网站的人员的身份，其他机构则使用 FRT 来生成刑事调查线索。各机构还报告访问其他实体的 FRT 系统，例如其他联邦机构、州和地方政府以及私营部门拥有的系统。此外，十个机构报告称正在开展或支持 FRT 相关研究和开发。例如，司法部报告称，除其他外，还对面部识别算法中肤色与错误匹配率之间的关系进行了应用研究。联邦机构使用面部识别技术的示例 2021 年
Unlocking High-Accuracy Differentially Private Image Classification through Scale
根据先前研究的经验证据，DP-SGD 中的效用退化在较大的神经网络模型上变得更加严重——包括在具有挑战性的图像分类基准上经常用于实现最佳性能的模型。我们的工作调查了这一现象，并提出了一系列对训练程序和模型架构的简单修改，从而显着提高了标准图像分类基准上 DP 训练的准确性。
Privacy Policy for the Purebred Registration Application for Apple iOS
Apple iOS 的 Purebred 注册应用程序的隐私政策 “iOS 的 Purebred 注册应用程序是 Purebred 系统的一个组件，它有助于向已获得通用访问卡 (CAC) 的人员颁发派生的 PKI 凭证。本文档提供了结合使用该应用程序的隐私政策
COVID-19, privacy, and school recordings
唉，COVID-19 已经改变了很多事情，虚拟学习是我们教育孩子的不太好的选择中最好的。我参加了讨论技术选择的会议，我们大部分时间都在讨论安全性，很少时间谈论隐私问题。
Towards privacy: Encrypted deep learning with Syft and Keras
深度学习与隐私保护并非不可调和。联合学习支持设备上的分布式模型训练；加密使模型和梯度更新保持私密；差分隐私可防止训练数据泄露。如今，私密且安全的深度学习是一种新兴技术。在这篇文章中，我们介绍了 Syft，这是一个与 PyTorch 和 TensorFlow 集成的开源框架。在一个示例用例中，我们从 Keras 模型中获得私密预测。
Global2 resources to support privacy
教育部为 Global 2 用户开发了两种支持资源：Global2 学校和教师用户指南和 Global2 家长信息手册。这些支持资源对于确保学生信息的私密性至关重要。该指南为学校和教师提供有关软件最佳实践使用的指导 […]
Global2 resources to support privacy
该部门为 Global 2 用户开发了两种支持资源：一份 Global2 学校和教师用户指南和一份 Global2 家长信息手册。这些支持资源对于确保学生信息的私密性至关重要。本指南为学校和教师提供有关软件最佳实践使用的指导，涉及 […]
一项新研究称，NASA 应与联邦航空管理局 (FAA)、工业界和学术界合作，研究无人驾驶飞行器交通量增加对社会产生的全面影响，包括对声音、隐私、环境问题和网络安全的影响。美国国家科学院、工程院和医学院的报告。
Differential Privacy with TensorFlow
差异隐私保证数据库查询的结果基本上与单个个体在数据中的存在无关。应用于机器学习，我们预计没有任何单个训练示例会以实质性的方式影响训练模型的参数。这篇文章介绍了 TensorFlow Privacy，这是一个基于 TensorFlow 构建的库，可用于从 R 训练差分隐私深度学习模型。
Michael Kearns: Algorithmic Fairness, Bias, Privacy, and Ethics in Machine Learning
Michael Kearns 是宾夕法尼亚大学的一名教授，也是新书《道德算法》的合著者，这本书是我们大部分对话的焦点，包括算法公平性、偏见、隐私和一般道德。但这只是 Michael 作为世界级研究人员的众多领域之一，我们会快速涉及其中一些领域，包括学习理论或机器学习的理论基础、博弈论、算法交易、量化金融、计算社会科学等。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想获取有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在那里观看这些对话
Health coverage changes at age 18 include HIPAA privacy protection
18 岁时仍在 TRICARE 承保的军人家属有更大的责任管理自己的医疗保健需求，并且根据健康保险可移植性和责任法案的规定，其医疗信息的隐私成为法律......
Rosalind Picard: Affective Computing, Emotion, Privacy, and Health
罗莎琳德·皮卡德是麻省理工学院的教授、麻省理工学院媒体实验室情感计算研究小组主任，也是两家公司 Affectiva 和 Empatica 的联合创始人。二十多年前，她以同名书籍开创了情感计算领域。这本书描述了情感在人工智能和自然智能中的重要性，以及情感交流对人与人之间关系以及人机交互的重要作用。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。
Apple покупает стартап Silk Labs, занимающийся проблемами конфиденциальности на основе ИИ
今年，苹果正在积极招募人工智能领域的专家。其中包括谷歌人工智能部门前负责人，他将领导一个由“深度机器学习”小组和 Siri 组成的新团队，以及众多软件工程师。
Failing to Keep Pace: The Cyber Threat and Its Implications for Our Privacy Laws
未能跟上步伐：网络威胁及其对我们的隐私法的影响：美国国家安全局总法律顾问 Glenn Gerstell 先生于 2018 年 5 月 23 日在华盛顿特区的乔治城网络安全法研究所发表演讲。
美国国家科学、工程和医学院的一份新报告提供了详细的建议，以指导联邦统计机构创建一个新实体，使他们能够合并来自多个来源的数据，以便提供更相关、更及时和更准确的数据。详细的统计数据——例如失业率或暴力犯罪率。
Перспективная технология Microsoft угрожает приватности частной жизни (+видео)
想象一下，如果您丢失了钥匙，您只需拿出智能手机并委托它来寻找钥匙，而不用在整个房子里寻找很长时间。一个简单的文本请求和一个快速响应：它们就在您的办公桌上，令人困惑！这种可能性在未来成为现实，同时又令人着迷且令人恐惧。
